编辑距离计算函数及测试程序：事件复杂度O(m*n),空间复杂度O(2*min(m,n)+1).可以用来计算字符串的编辑距离、相似度；可以用于论文相似度量、地理信息等基于相似度量的查询等环境。由于空间复杂度地，因此可用于大文本如硕博论文的相似比较。

光传感器（Light）距离传感器（Proximity ）原理 光谱；光度学物理量——发光强度（I/Intensity）；光度学物理量——光通量（F/Flux）；光度学物理量——照度（E/Illuminance）；光度学物理量——亮度（L/Luminance）； Light Sensor—分类与特性；

利用最小二乘法解算标签位置时，是将每个距离测量值都视为相同的权重。这样显然存在着一些不合理的地方，例如通常在标签距离基站较近时的测距误差较小，而距离较远时的测距误差较大。因此，我们提出了加权最小二乘（Weighted Least Squares ,WLS）算法来解决这个问题。对于较近的测量距离值我们选择较大的权值，使定位精度可以进一步得到提高。

计算地球表面两点之间的距离，由它们的纬度-经度对给出。 选择方法一或方法二。方法一采用平面逼近，只针对几十公里以内的点； 方法 2 计算距离较远的点的球面测地距离，但忽略了地球的扁平化。 输出以公里为单位。

最大内切圆或者换句话说，“最大内圆”、“最大空圆”等。 这是计算几何中非常常见的问题，要高效解决并不简单。 解决 2D 图像/轮廓处理，我在网上找不到好的实现。 一般来说，解决这个问题的合理方法是利用Voronoi Diagrams，一般为O(nlogn)。 在稍微分析了这个问题之后，我注意到使用众所周知的距离变换可以很容易地近似解决这个问题。 方法如下： 计算目标可以写成： (x, y) 最大化 r = min_{i} r_{i} 其中 r_i = ||(x_i, y_i) − (x, y)|| d_i = r_i − r (x_i, y_i)：配对数据点(x, y), r : 对，标量圆心和半径在非数学方面： 1.最大内切圆的中心将位于多边形内2. 这种圆的中心离多边形边上的任何一点最远。 因此，我们寻找位于多边形内部并且与最近的边缘具有最大距离的点。 这正是位于轮廓内的像

完整英文版 ISO/IEC TR 11801-9909：2020 Information technology- Generic cabling for customer premises - Part 9909：Evaluation of balanced cabling in support of 25 Gbit-s for reach greater than 30 metres（信息技术 - 客户场所的通用布线 - 第 9909 部分：支持 25 Gbit-s 的平衡布线评估，距离大于 30 米）。ISO/IEC TR 11801-9909:2020 是一份技术报告，涵盖了通过平衡布线信道实现 25 Gbit/s 应用的扩展范围（大于 30 m）的评估和建议。

计算给定起点和终点的两条线段之间的最短距离。 改编在 Dan Sunday 网站上找到的算法 ( http://softsurfer.com/Archive/algorithm_0106/algorithm_0106.htm#dist3D_Segment_to_Segment ）。 用法：输入两条线段的起点和终点 x,y,z 坐标。 p1,p2 是第一条线段的 [x,y,z] 坐标，p3,p4 是用于第二线段。 输出：两个段之间的标量最小距离。 例子： P1 = [0 0 0]; P2 = [1 0 0]; P3 = [0 1 0]; P4 = [1 1 0]; dist = DistBetween2Segment(P1, P2, P3, P4) 距离 = 1

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采用欧式距离，曼哈顿距离复现knn分类并采用等高线绘图函数绘图 复现数学基础所学知识 机器学习类 (Using European distance, Manhattan distance to reappear KNN classification)

雷达目标识别中，提取目标的有效特征将直接影响识别效果。针对雷达目标高分辨距离像（HRRP）具有平移敏感性，提出了一种基于多特征的融合特征来作为目标特征进行识别。利用PCA将三种平移不变特征融合，采用支持向量机算法来实现识别。仿真实验结果表明，该方法不仅降低了目标特征的存储量，同时也克服了高分辨距离像的平移敏感性，具有较高的识别率和很好的推广性。